本文探讨了神经网络在对话式信息检索中的应用，重点关注自然语言处理和多轮对话。研究提出了基于神经检索-阅读系统和知识图谱的个性化技术，显著提升了回答质量和检索能力。同时，讨论了偏倚问题及其处理策略，并提出了改进跨语言信息检索的技术，以实现更好的用户体验和系统性能。

该文综述对话式信息检索研究，涵盖WISE数据集与流程管道、CIS定义与挑战、知识图谱与强化学习生成澄清问题、上下文学习提取过程文档信息、CaSE系统及SaaC数据集、EntQA实体定位、CONVEX补全不完整问题等，推动该领域发展。